加權灰色關聯度

摘要：灰色關聯度是評價兩個因素之間的關聯程度，可以描述系統的因素間的相對變化情況，在決策融合等方面具有重要意義。本文在鄧氏關聯度的基礎上深入研究，對數據的可信度深入分析，提出了加權灰色關聯度算法。仿真證明了算法的可行性。

關鍵詞：灰色關聯 決策融合 鄧氏關聯度 加權關聯度

0 引言

灰色關聯分析是灰色關聯理論的重要部分，隨著灰色關聯理論在各個方面的應用，灰色關聯分析的研究分析也越來越多。為了定量的描述出相關因素或者系統之間的相關程度，人們相繼提出了各種形式的相關系數，但是由于這些算法都是建立在數理統計理論之上的，需要大量的數據去尋求規律，然而在實際的工作中數據有限，而灰色關聯分析需要的樣本數據少，計算量小，應用也十分方便。

1 鄧氏灰色關聯度

1.1 關聯系數和關聯度

1.2 算法步驟

2 加權灰色關聯融合算法

3 仿真分析

從仿真結果可以看出，加權關聯度算法不但可以獲得正確的決策結果，而且識別的結果差別大，更容易得到結論。加權關聯度將信息的可靠性考慮在內，使識別結果的可靠性增加。

4 結論

本文在鄧氏關聯度的基礎上，將信息熵運用到信息的可靠性上，增加了算法的可信任程度，仿真結果也表明這種算法的實用性，但是信息可靠性的算法方法較多，各種方法的實際應用效果還需要大量的研究和仿真實驗，這需要進一步的學習和研究。

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